Программа профессиональной переподготовки разработана с учетом требований соответствующих образовательных и профессиональных стандартов.

Форма обучения: Заочная с применение дистанционных образовательных технологий
Выдаваемый документ: Удостоверение о повышении квалификации установленного государственного образца
Требования для зачисления: Наличие высшего или среднего профессионального образования
Начало обучения: В течение 3 дней после оплаты
Продолжительность обучения: 16 часов
Срок обучения: 27 дней
Итоговая аттестация: онлайн тестирование

Программа курса:
Модуль 1. Алгоритмы обработки больших объемов данных
Тема 1.1. Задачи Data Mining
Тема 1.2. Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм
Тема 1.3. Алгоритмы кластеризации
Тема 1.4. Задача классификации
Тема 1.5. Naive Bayes
Тема 1.6. Линейные модели
Тема 1.7. Метод опорных векторов
Тема 1.8. Снижение размерности пространства
Тема 1.9. Алгоритмические композиции. Часть 1
Тема 1.10. Алгоритмические композиции. Часть 1
Тема 1.11. Искусственные нейронные сети, обучение с учителем
Тема 1.12. Искусственные нейронные сети, обучение без учителя
Тема 1.13. Глубокие нейронные сети

Модуль 2.
Тема 2.1. Введение в Big Data и MapReduce
Тема 2.2. Основы Hadoop
Тема 2.3. Распределённая файловая система HDFS
Тема 2.4. MapReduce в Hadoop (введение)
Тема 2.5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
Тема 2.6. MapReduce в Hadoop (графы)
Тема 2.7. Введение в Pig и Hive
Тема 2.8. NoSQL, HBase, Cassandra
Тема 2.9. ZooKeeper
Тема 2.10. Apache Mahout
Тема 2.11. Вычислительная модель Pregel
Тема 2.11. Spark
Тема 2.13. YARN
Тема 2.14. Hadoop в поисковых системах

Итоговое тестирование.

Программа повышения квалификации разработана с учетом требований соответствующих образовательных и профессиональных стандартов.
Форма обучения: Заочная с применение дистанционных образовательных технологий
Выдаваемый документ: Удостоверение о повышении квалификации установленного государственного образца
Требования для зачисления: Наличие высшего или среднего профессионального образования
Начало обучения: В течение 3 дней после оплаты
Продолжительность обучения: 32 часа
Срок обучения: 16 дней
Итоговая аттестация: онлайн тестирование

Программа курса:
Тема 1. Введение в экосистему данных
Тема 2. Основы статистики для анализа данных. Часть 1
Тема 3. Основы статистики для анализа данных. Часть 2
Тема 4. Работа с данными в SQL
Тема 5. Предобработка и очистка данных
Тема 6. Low-code аналитика
Тема 7. Язык программирования Python для анализа данных
Тема 8. Визуализация данных и принципы дашбординга
Тема 9. BI-инструменты: Построение дашбордов (на примере Power BI или Tableau)
Тема 10. Основы машинного обучения для аналитиков
Тема 11. Метрики и KPI для различных бизнес-сфер
Тема 12. Итоговый проект и Soft Skills аналитика

Итоговое тестирование.

Программа повышения квалификации разработана с учетом требований соответствующих образовательных и профессиональных стандартов.
В процессе освоения данной образовательной программы слушатели обогатят свой теоретический и практический опыт за счет приобретения новых профессиональных компетенций по вопросам правовой защиты интеллектуальной собственности, а также сформируют практические навыки подготовки документации к регистрации в Роспатенте программ для ЭВМ и баз данных.
Форма обучения: Заочная с применение дистанционных образовательных технологий
Выдаваемый документ: Удостоверение о повышении квалификации установленного государственного образца
Требования для зачисления: Наличие высшего или среднего профессионального образования
Начало обучения: В течение 3 дней после оплаты
Продолжительность обучения: 16 часов
Срок обучения: 8 дней
Итоговая аттестация: онлайн тестирование

Программа курса:
Модуль 1.
Тема 1.1. Интеллектуальна я собственность. Основные понятия.
Тема 1.2. Объекты и субъекты интеллектуальных прав.
Интеллектуальные права: их состав и характеристика.
Тема 1.3. Распоряжение исключительным правом.
Тема 1.4. Авторское право.
Тема 1.5. Права смежные с авторскими.
Тема 1.6. Патентное право.
Тема 1.7. Средства индивидуализации . Общие положения.
Тема 1.8. Товарные знаки.
Тема 1.9. Изучение литературы к занятиям.

Модуль 2.
Тема 2.1. Государственная регистрация программ для ЭВМ и баз данных.
Тема 2.2. Нормативно-правовое обеспечение регистрации программ для
ЭВМ и баз данных.
Руководство по регистрации программ для ЭВМ и баз данных.
Тема 2.3. Формы документов для подготовки заявки для Роспатента.
Рекомендации по заполнению.

Итоговое тестирование.